红酒暖心不暖胃

本文总结了Qwen2.5-VL-7B多模态模型将文本、图片和视频输入转换为模型输入格式的完整流程。关键步骤包括：1）使用processor处理原始信息，生成图片和视频的切块特征；2）对文本中的特殊标记（image_token/video_token）进行替换处理，将每个图片/视频转换为对应数量的placeholder标记；3）最终通过tokenizer将处理后的文本转换为input_ids和attention_mask。整个过程实现了多模态信息的统一编码，为模型处理提供了规范的输入格式。

文章摘要：本文解析了Qwen2.5-VL-7B模型中从文本和图像输入到图片切块处理的过程。通过对AutoProcessor初始化的代码分析，展示了Qwen2VLImageProcessor的配置参数（如归一化、尺寸调整等）以及Qwen2TokenizerFast的特殊token设置。重点介绍了processor如何将输入的text和images转换为模型可处理的张量形式，为后续的图像特征提取提供基础处理。文章是Qwen2.5-VL系列代码解析的第三篇，补充了前两篇关于图片解析和文本转换的内容。

本文深入解析了Qwen2.5-VL模型的chat_template处理机制，通过代码追踪揭示了从输入消息到格式化文本的转换过程。文章首先展示正常调用时如何通过processor.apply_chat_template()处理包含图片和文本的混合消息，然后层层深入分析了transformers库中的实现路径，最终定位到通过jinja2模板渲染的核心逻辑。作者还提供了伪代码形式的模板结构说明，详细解释了模板如何处理system/assistant角色、图片/视频标记以及生成提示等元素。该分析为理解多模态模型的消

文章摘要： 本文解析了Qwen2.5-VL-7B模型的架构与实现代码。作者从环境部署入手，展示了如何使用transformers库加载该多模态生成模型（支持图像理解与文本生成）。重点分析了模型的双分支结构：视觉分支（VisionTransformer）处理图像输入，包含32层注意力块；语言分支（TextModel）处理文本，具有28层解码器。文章还提供了标准的推理流程示例，包括图像URL处理、模板构建和生成结果解码。特别指出可通过调整min_pixels/max_pixels参数来平衡视觉token数量与性

在当前数字化转型加速的背景下，光学字符识别（OCR）技术尤其是表格识别领域正经历从传统算法向AI大模型的范式转移。我最近通过系统性技术调研发现，针对开源OCR工具在表格识别场景的横向对比研究（传统基于规则和轻量级深度学习的OCR方案和新兴的多模态大模型方案）存在显著空白。基于此，本研究拟以2025年6月为时间节点，从多种复杂表格出发，对主流开源方案（包括PaddleOCR、MonkeyOCR、PP-StructureV3、Qwen2-VL）展开对比实验，旨在为工业界选型提供数据支撑。

本文记录了基于Docker环境部署PaddleOCR的完整过程及问题解决。作者选用PaddlePaddle 3.0 GPU版Docker镜像进行安装，在安装PaddleOCR时遇到PyYAML冲突、字体文件缺失、模型下载失败等系列问题。通过手动删除PyYAML、下载字体文件到指定目录、修改下载路径代码等操作逐步解决问题。最终成功运行OCR识别测试，验证了部署的有效性。全文详细记录了每个报错现象及对应的解决方案，为后续类似部署提供了实用参考。

之前写的等文章还是有不少人看的，NLP基本就是这样的处理流程了（当然有我还没发现的模型架构，比如说RWKV），这次尝试从Minicpm-V出发，将代码改写成我们熟悉的样子。

对字典树的代码进行解读，并对其中发现的一个bug进行标注且修改

看到关于attn_mask给出了一个新的源文件，里面包含了创建4d_causal_attention源码，那是怎么实现的呢，一起来看一下吧。

看到关于rope给出了一个新的源文件，里面包含了rope及多种变体的源码，那都有哪些变体呢，又是怎么实现的呢，各个变体之间的区别和联系是什么呢，一起来看一下吧。

基于将不同长度的图片patch embedding通过resampler变换成固定长度的patch embedding，那这个patch embedding是怎么和文本embedding到一起的呢？本篇从此出发，一起来看一下吧。

通过阅读代码，找到MINICPM-V2_6由图片得到embedding（位置编码和像素编码）的过程，并将代码本地化，每个代码都有对应的输入和输出，并详细的介绍了2D位置编码得到的过程。

通过阅读多个代码，找到MINICPM-V2_6对应的图片切片的过程，并将代码本地化，每个代码块都有完整的输入输出，且解读了代码的每一步流程